道路建设对成都市热岛效应的影响

热岛效应是城市气候最显著的特征之一。土地利用方式及土地覆盖的改变,如城市化和道路建设是导致热岛现象的重要原因之一。然而目前针对道路属性（道路密度及类型）对城市热岛效应的影响研究还较缺乏。本研究运用2012年成都市不同时次（冬夏季）的遥感数据及城市道路交通专题图,运用3S技术探讨道路密度对城市热岛效应的影响以及不同类型道路对城市热岛效应的热贡献。研究表明：（1）成都市热岛效应明显,市区地表平均温度显著高于郊区且热岛强度呈现夏强（3~4℃）冬弱（2.5~3℃）、夜强昼弱的特征。日间城市热岛效应呈现多热中心的分布模式,但冬夏季热岛中心位置不同。夏季日间热中心位于城市的西南部和中东北部,最高可达32.66℃,而冬季日间城市的西南部地表温度较高且热中心主要分布于城市边界地区,地表温度超过16℃。无论冬夏,夜间城市热岛效应均呈现环状分布特征,即从城市边缘到中心,地表温度逐渐升高,夏季城乡地表温差高达4.37℃而冬季达到2.82℃。（2）成都市区道路呈现“圈层型＋辐射型”分布模式,道路密度与道路的分布有关,城市南部及西南部的道路密度高于北部区域。（3）无论冬夏,道路密度与地表温度正相关,但两者相关性呈现昼弱夜强的特征,其中夜间相关系数达到0.5左右。对热效应贡献度指数、热单元权重指数、区域热单元权重指数3个指标的分析都表明无论冬夏、无论昼夜,市区分布面积最广的三级道路对城市热岛效应的热贡献最大,其热效应贡献度指数均在95%以上,其次是二级道路,各项热效应贡献度指数为45%~80%。本研究结果将有助于未来城市建设和道路规划,并为缓解城市热岛效应提供理论支持。     

太湖水体介质吸收有效光合辐射能量的谱特征及其季节变化

针对2005年8月、11月及2006年2月,5月太湖31个采样点的水样,测定了其中黄质(chromophoric dissolved organic matier)和颗粒物的吸收系数.通过次氯酸钠漂白法及数值分离法,将颗粒物吸收系数分离为藻类颗粒物及非藻类颗粒物的吸收系数,并对2种结果进行了比较.同时分析了太湖水体介质吸收有效光合辐射能量的谱特征及其季节变化.结果表明,水体中的绝大部份光合有效辐射能量主要由黄质和非藻类颗粒物所获取,对夏季的400～473nm、秋季的400-461nm、冬季的400～476nm、春季的400～569nm的能量而言,黄质的吸收贡献大于非藻类颗粒物;而在其余波段中,非藻类颗粒物的吸收贡献相对较大.藻类颗粒物的吸收贡献谱在490nm、676nm左右处存在2个主峰区,620nm左右处存在一次峰区,且该次峰在夏、秋季尤为明显,春季次之,冬季最小.藻类的吸收贡献也呈现出较为明显的季节特征,夏季吸收贡献最大达到22.1%,平均为16.4%;秋季最大为18.4%,平均为13.1%;春季最大为15.1%,平均为9.7%;冬季最大为10.1%,平均为6.8%.由于太湖颗粒物的吸收系数主要由非藻类颗粒物决定,因而用次氯酸钠漂白法从中提取藻类颗粒物的吸收系数会造成较大的误差,而改进的数值分离法在此基础上有了一定的提高.     

北京市垃圾拾荒者的贡献及其管理对策研究

本文在定义城市垃圾拾荒者并分析其存在原因的基础上,对城市垃圾拾荒者给北京市带来的正面贡献和负面影响作了全面客观的分析,且探讨了适于北京市垃圾拾荒者管理的对策和措施并提出建议,为北京市有关部门制定垃圾拾荒者管理政策提供参考依据.     

有机化合物结构与生物降解定量关系的研究进展

生物降解是许多有机化合物主要降解途径之一。近年来,难降解的有机化合物的任意排放使得环境污染越来越严重,为了防止由此造成的环境污染问题,对于有机化合物生物降解能力的预测显得至关重要。有机化合物的结构与生物降解定量关系（QSBR）的研究与发展,对于预测有机化合物的生物降解性提供了重要的帮助。本文主要综述了近几年来国内外在这领域的研究进展,对现有的有机化合物的结构与生物降解定量关系模型进行系统的总结、评价,分析了模型研究中存在的具体问题,并提出了进一步改进的几点建议,展望了其在环境保护规划、预警及评估等方面的应用前景。     

京津冀地区2015～2020年臭氧持续污染事件特征、气象影响及潜在源区分析

基于京津冀地区2015～2020年臭氧小时浓度数据和气象再分析数据,利用广义加性模型、潜在源贡献函数法、浓度权重轨迹法分析了京津冀地区臭氧持续污染事件特征、气象影响和潜在源区.结果表明,京津冀地区持续3d及以上的臭氧污染事件(OPE3)出现天数由2015年的24d上升到2020年的76d,占臭氧污染总天数的比例最高达到85%;OPE3天数的月变化特征与臭氧浓度的变化特征高度一致,在5～9月的相关性达0.97;京津冀地区OPE3发生的天气形势主要为高温、低湿、异常南风、异常反气旋及明显下沉气流;以京津冀地区的典型代表城市北京为例,OPE3期间气团主要来自于北京以南地区(71.2%),以短距离传输为主,主要潜在源区是河北省南部、山西省东北部、河南省东北部以及山东省北部,污染轨迹的贡献率约79.3%.     

南京城市大气氨-铵的高频演化及其气粒转化机制

本研究于2018年秋季利用在线气体和气溶胶组分监测仪以高时间分辨率连续测定南京市大气中的气体(主要是NH_3)与二次无机气溶胶(主要是NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-))浓度,借此研究污染和非污染期城市大气NH_3和NH_4~+的演化规律,进而探讨NH_3-NH_4~+气粒转化过程中的化学机制.结果表明,观测期间NH_3和NH_4~+浓度的平均值(±1σ)分别为(15. 3±6. 7)μg·m-3和(11. 3±7. 8)μg·m-3,且日变化在污染和非污染事件中呈现出显著的差异.综合在线观测的NH_3和NH_4~+浓度数据,通过计算潜在源贡献因子,分析了NH_3和NH_4~+的潜在贡献源区在重污染过程受长距离污染传输影响较小,证明城市也是NH_3排放的重要热点地区.进一步分析发现,NH_3-NH_4~+的气粒转化是影响NH_3和NH_4~+日变化的主要驱动因子.具体体现在:低温、高湿(温度在7. 5～12. 5℃,湿度在50%～90%)时,NH_3和NH_4~+的气固转化速度较快,NH_3与酸性物质反应生成更多的NH_4~+,使得(NH4)2SO4和NH4NO3的形成从而导致污染事件的加剧.研究结果有助于厘清城市大气NH_3的来源和转化机制及其对颗粒物的潜在贡献.     

秋冬季区域性大气污染过程对长三角北部典型城市的影响

本文基于空气质量及气象监测数据,运用层次聚类分析法、后向轨迹法、潜在源贡献分析等方法,选取长三角北部地区2018~2019年秋冬季的典型污染过程进行分析,并选取该区域代表性的城市（蚌埠）进行深入分析.结果表明,长三角北部地区大气污染受地面弱气压、高湿、低温和静小风等不利气象条件及传输的影响较大.长三角秋冬季区域性污染具有影响范围广和持续时间长等特征,污染类型主要为区域外传输型与区域内累积型.在EP1和EP2两次污染过程中,长三角北部城市PM_2.5浓度均值分别达到131.6 μg·m^-3和115.4 μg·m^-3,前者污染过程较短,但污染物浓度累积较快造成的污染强度大和范围广.利用PSCF和CWT对PM_2.5潜在源定性和定量分析表明,EP1过程PM_2.5由临沂、徐州、宿迁和连云港等污染轨迹密集区域传输到受体城市蚌埠,CWT值处于80以上,最高可达200以上,区域传输实际浓度值较高;EP2过程PM_2.5浓度受宿迁、宿州和徐州等区域内部邻近城市影响,CWT值处于60以上,最高达160以上,说明研究区域内城市间相互影响较大.因此,秋冬季重污染过程中的跨区域大气污染联动,对于缓解长三角北部区域污染程度尤为重要.     

夏秋季宁波市气态元素汞(GEM)污染特征及潜在源区贡献分析

气态元素汞(gaseous elemental mercury,GEM)是普遍存在于大气中的对生物体有害的重金属元素其化学性质稳定,在大气中停留时间长,可随气团长距离输送属于全球性污染物.本研究于2017年夏秋季对宁波市大气GEM、常规污染物和气象参数进行综合观测,研究沿海地区GEM受人为源和自然源共同作用下的迁移转化规律及潜在源贡献来源.结果表明:①观测期间大气GEM的平均质量浓度为(2.32±0.90) ng·m~(-3),变化范围为0.97～10.95 ng·m~(-3),且夏季低于秋季.②GEM、O_3和GOM在夏季、秋季、晴天和阴雨天的日内浓度变化表明,高浓度的O_3和强烈的光照可加速GEM发生光化学反应,GEM在晴天的光化学氧化强度高于阴雨天.③相关性分析表明,GEM与PM_(2.5)(R=0.65,P0.01)、PM_(10)(R=0.47,P0.01)、NO_2(R=0.46,P0.01)和CO(R=0.57,P0.01)呈显著正相关关系,其来源与化石燃料等物质燃烧有关.④O_3等光化学氧化剂的浓度、GEM在颗粒物上的气粒分配及PM_(2.5)、水汽和NO_2的消光效应,可对GEM光化学氧化速率产生重要影响.⑤潜在源贡献分析(potential source contribution function analysis,PSCF)结果表明夏季浙江省北部(包含宁波市)、西北部,安徽省南部和江西省大部分地区构成一个三角形区域是NBUEORS大气GEM的潜在源贡献区域,且本地源、区域源和长距离源输送对GEM污染均具有重要影响.秋季的潜在源贡献区域主要为浙江省北部区域,范围小于夏季.GEM主要来自本地源和区域源输送影响.因此,针对大气GEM污染的控制,需要跨省的区域联防联控,综合治理,方可有效减轻大气汞的污染.     

重庆市O3污染日的大气环流分型与传输特征

通过分析重庆市主城区2015~2019年O₃浓度和气象要素观测数据,发现主城区O₃超标日数、超标日O₃中位值和90百分位浓度值均呈现逐年升高趋势,O₃与温度成正相关、与相对湿度成负相关,高O₃浓度对应每日最高温度区间为35℃以上以及相对湿度区间70%以下.采用T-mode主成分分析法(PCT)对2015~2019年的4~9月850hPa低层位势高度场和风场进行分型,总结出重庆市O₃污染期间主要有8种天气类型,其中有利于出现高浓度O₃现象的天气类型分别是低压西北侧型(T1)、低压后部型(T4)和高压西侧(T3),对应O₃平均超标率分别为34.6%、17.0%和14.2%.利用HYSPLIT4模型后向轨迹聚类方法和潜在源贡献算法(PSCF),计算得到O₃污染日的气团主要以中短距离输送为主,主要传输轨迹来自北、东北、南以及西南四个方向,从2015~2019年,主要污染来源有一个明显的从北转南的趋势,O₃污染的潜在源贡献分析结果与全市工业源NO_x、VOCs排放量空间分布的一致性较高.     

基于HYSPLIT4模式的天水市颗粒物输送路径

首先利用后向轨迹模式（HYSPLIT）模拟了天水市2017~2019年冬季后向轨迹,分析了50,200,500和1000m 4个不同高度以及500m高度不同聚类数量对路径输送聚类统计结果的影响,并以500m高度四个季节的后向轨迹进行聚类分析,进一步运用权重潜在源贡献分析法（WPSCF）,探讨了研究期间天水市细颗粒物的潜在源区及不同源区对天水市颗粒物浓度的贡献,结果表明,（1）起始点高度为500m时,颗粒物浓度极值比和极值差均较大,聚类结果最具代表性;（2）不同聚类数量分析结果表明,按照总空间变化（Total spatial variation,TSV）显著增加的原则选取的聚类数量较少,且能反映不同方向的轨迹输送特征;（3）天水市不同季节的轨迹聚类结果表明,冬季来自陕西南部的东南路径是PM_2.5污染程度最高的路径,该路径下PM_2.5浓度为78.2μg/m³,春季西北路径的颗粒物浓度最高,PM₁₀和PM_2.5的平均浓度分别是127.9~129.9和40.6~41.0 μg/m³,夏秋季节不同路径的颗粒物浓度相差不大.